Notice bibliographique
Résumé
Nearly 20 years after the September 11, 2001 terrorist attacks on New York, Washington D.C., and Shanksville, PA there is a yearly ritual in a majority of US Schools. On the anniversary each year, teachers and students across the US learn about the attacks and memorialize the events. In many classrooms this is done through witnessing the events much like in 2001 for most of the world – through watching news or documentary footage of the events. In this article I use Hall’s concepts of encoding and decoding as well and socio-cultural theories to read these media representations both in the context of 2001 and again 20 years later to understand how these events are placed into broader narratives of US history. Many teachers today focus on the shock and horror of the events, an approach I argue is problematic as the affective response is emphasized over the historical context and consequences. Instead of using these media to foster collective memory, they could instead be viewed as primary sources to inquire into the historical context of the events and response in the form of the Global War on Terror. This approach would allow students to better understand the events leading to the attacks and the impact that the resulting responses by the US and other Western nations have had on their lives and the lives of others around the globe (e.g., Islamaphobia). After 20 years of conflict after these attacks it is time to both remember the victims of 9/11 as well as understand why it happened and the global toll of the response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».